Resumen ejecutivo

MotherDuck extiende el rendimiento analítico de DuckDB a la cloud con funciones colaborativas, ofreciendo un rendimiento 4 veces más rápido que BigQuery y un ahorro de costes con respecto a los almacenes de data tradicionales mediante precios de pago por uso sin servidor. Tras el anuncio de la nueva región europea cloud de MotherDuck, quedamos impresionados por su rendimiento y su atractivo precio. MotherDuck ya puede integrarse en sus capas de oro para acelerar el servicio de casos de uso data y ahorrar costes al mismo tiempo. Véase la comparativa de rendimiento.

Introducción

En el panorama en rápida evolución del análisis de data , un nuevo actor desafía el orden establecido de los almacenes dedata cloud . MotherDuckconstruido sobre la base de DuckDBpromete ofrecer un rendimiento de nivel empresarial con la sencillez y rentabilidad que los equipos de data modernos anhelan. Pero, ¿puede este pato competir realmente con los gigantes establecidos?

Hemos sometido a MotherDuck a rigurosas pruebas frente a competidores consolidados para comprobar si está a la altura de las expectativas. Lo que descubrimos desafía el statu quo actual de las bases de datos analíticas y sugiere un cambio fundamental en la forma de abordar el procesamiento de data cloud. Esta es la historia de cómo una base de datos integrada aprendió a volar y por qué podría revolucionar su pila de data .

Para captar a este cliente en evolución, los minoristas deben adaptarse rápidamente.

Un pato incubando

MotherDuck se describe a sí misma como un "almacén dedata cloud nube DuckDB escalable a terabytes para análisis y BI de cara al cliente". Para entender qué hace especial a este almacén dedata cloud nube, primero tenemos que echar un vistazo a DuckDBel sistema de bases de datos de código abierto que ha revolucionado silenciosamente la pila de data en los últimos años. En términos sencillos, DuckDB es un sistema de base de datos OLAP SQL en memoria. Para aquellos que no viven y respiran la jerga de las bases de datos, vamos a desentrañar lo que eso significa en realidad:

OLAP son las siglas de Online Analytical Processing (procesamiento analítico en línea). Se trata de una base de datos diseñada para procesar grandes cantidades de data y responder con rapidez a cuestiones empresariales complejas. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que destacan en la búsqueda de registros individuales (como el pedido de un cliente), las bases de datos OLAP están diseñadas para escanear millones de filas y realizar cálculos complejos en cuestión de segundos. Consiguen esta velocidad almacenando data en columnas en lugar de en filas, lo que permite analizar tendencias, calcular medias o sumar ventas de conjuntos de datos completos a la velocidad del rayo. Es el mismo enfoque que utilizan los almacenes de data modernos, como BigQuery o Snowflake. Por otro lado, están las bases de datos OLTP (procesamiento de transacciones en línea) como PostgreSQL, SQLite o MySQL. Estos son los caballos de batalla que impulsan sus aplicaciones, manejando miles de lecturas y escrituras individuales por segundo para mantener su aplicación funcionando sin problemas. Ver más sobre OLAP vs OLTP.

Para entender hasta qué punto es revolucionario el enfoque de DuckDB, tenemos que dar un paso atrás y ver cómo hemos llegado hasta aquí. A mediados de los noventa, cuando gigantes de la web como Yahoo y Amazon irrumpieron en escena, se toparon con un muro que remodelaría todo el panorama de data . Estas empresas se estaban ahogando en data, lo que más tarde llamaríamos "big data, y sus sistemas existentes simplemente no podían seguir el ritmo. ¿La solución? Caras infraestructuras monolíticas que podían manejar la escala. Pero cuando los costes del hardware cayeron en picado en la década de 2000, surgió una nueva filosofía: en lugar de comprar máquinas más grandes, ¿por qué no utilizar muchas más pequeñas y baratas? Esta idea dio origen a sistemas distribuidos como MapReduce y Apache Hadoop, tecnologías diseñadas para distribuir cargas de trabajo en clusters de hardware básico. Amazon aprovechó esta tendencia, empaquetando estas tecnologías distribuidas como servicios y lanzando Amazon Web Services, la primera gran plataforma cloud . Durante años, esto se convirtió en el manual por defecto: cuando te encuentras con un problema de data , lo distribuyes entre más máquinas (Fundamentals of Data Engineering, Joe Reis & Matt Housley).

Pero esto es lo fascinante: mientras todo el mundo estaba ocupado construyendo sistemas distribuidos, algo más ocurría silenciosamente en segundo plano. Las mismas fuerzas que hicieron que la computación distribuida fuera económica, también hicieron que las máquinas individuales fueran increíblemente potentes. Hoy en día, tu portátil es increíblemente potente, con más RAM, procesadores más rápidos y mejor almacenamiento. Los desarrolladores de DuckDB se dieron cuenta de esta oportunidad que se había pasado por alto: ¿y si, en lugar de escalar siempre hacia fuera, pudiéramos escalar de forma más inteligente? ¿Y si pudiéramos resolver muchos problemas de data sin la complejidad de los sistemas distribuidos?

Uno de los motores de bases de datos más implantados en el mundoSQLite adopta un enfoque radicalmente distinto al de las bases de datos tradicionales. Mientras que PostgreSQL y MySQL se ejecutan como servidores independientes a los que las aplicaciones se conectan a través de una red, SQLite se integra directamente en su aplicación como una biblioteca ligera. No hay ningún servidor que configurar, ninguna sobrecarga de red, y ninguna configuración compleja, sólo pura funcionalidad de base de datos local que se ejecuta dentro del proceso de su aplicación. Esta simplicidad, combinada con una notable fiabilidad y velocidad, ha hecho que SQLite sea omnipresente en todo tipo de aplicaciones, desde aplicaciones móviles hasta navegadores web.

DuckDB aplica esta misma filosofía a las cargas de trabajo analíticas, demostrando que no siempre se necesita un sistema distribuido para analizar grandes conjuntos de datos. Al igual que SQLite revolucionó el almacenamiento local de data , DuckDB aprovecha la potencia bruta de su máquina local para volver a simplificar el análisis. La instalación se realiza en cuestión de segundos, no hay dependencias externas con las que luchar y, de repente, se pueden ejecutar consultas analíticas complejas en gigabytes de data sin necesidad de instalar una sola instancia cloud .

Lo que hace que DuckDB sea especialmente atractivo es que se adapta a las necesidades de los desarrolladores. ¿Necesita analizar un DataFrame de Python? DuckDB puede consultarlo directamente. ¿Quiere analizar un archivo CSV? No hay problema. Esta perfecta integración, combinada con su rapidísimo motor columnar, ha convertido a DuckDB en uno de los sistemas de bases de datos de más rápido crecimiento en el ámbito del análisis. El aumento del rendimiento es a menudo lo suficientemente espectacular como para hacerle preguntarse por qué estaba utilizando sistemas distribuidos en primer lugar. Si desea profundizar en la filosofía técnica que subyace a este enfoque, le recomendamos encarecidamente la lectura de "Gestión de Data analíticos en proceso con DuckDB" del co-creador de DuckDB, Hannes Mühleisen.

Ahora que ya sabes qué es DuckDB, hablemos de sus limitaciones. Toda tecnología tiene sus limitaciones. DuckDB sólo puede funcionar en una única máquina y sólo acepta una conexión a la vez. En un mundo en el que los equipos de data crean soluciones cloud que sirven a organizaciones enteras, esta es una limitación bastante importante. No se puede tener a varios analistas consultando la misma instancia de DuckDB simultáneamente, y desde luego no se pueden compartir conjuntos de datos entre equipos como se haría con un almacén data tradicional. A pesar de su velocidad y simplicidad, DuckDB encierra los data en una sola máquina, a la que sólo puede acceder una persona cada vez. Entonces, ¿cómo convertir esta base de datos increíblemente rápida pero inherentemente monousuario en un almacéndata cloud nube que pueda servir a toda una organización?

El pato que aprendió a volar

Aquí es donde entra en escena MotherDuck. MotherDuck es un almacén data sin servidor que tiende un puente entre el rendimiento bruto de DuckDB y las necesidades de colaboración de los equipos de data modernos. MotherDuck crea lo que ellos llaman un "almacén de data analíticos individualizado" que proporciona a cada usuario su propia instancia de DuckDB de alto rendimiento, al tiempo que mantiene la capacidad de compartir data en toda la organización. Así es como funciona la arquitectura:

En los almacenesdata cloud tradicionales, tu portátil no es más que un terminal mudo. Todo el trabajo pesado se realiza en servidores remotos por los que pagas por hora. Pero aquí está la cosa: su MacBook es probablemente más rápido que una instancia de almacén data datos de 20-60 dólares por hora. MotherDuck intenta aprovechar esta potencia de cálculo con dos enfoques innovadores: 

  • Análisis basados en navegadores que acercan el cálculo directamente al usuario.
  • Ejecución dual que combina de forma inteligente la potencia de procesamiento de su máquina local con los recursos de cloud para ofrecer resultados más rápidos de lo que cualquiera de los dos enfoques podría lograr por sí solo.

Antes de profundizar en ambos métodos, me gustaría señalar que la potencia de cálculo de MotherDuck brilla realmente cuando se aplica a su capa de oro. Para aquellos que no estén familiarizados con el término, la capa de oro son los data finales, listos para el negocio, que han sido limpiados, agregados y enriquecidos. Esencialmente, los conjuntos de datos pulidos que impulsan sus análisis, informes y aprendizaje automático. Estos son los data que impulsan las decisiones empresariales más importantes, por lo que su rendimiento es absolutamente crucial. Todas las partes interesadas han sufrido la lentitud de los cuadros de mando y todos los miembros del equipo de data se han quedado mirando la rueda giratoria de la muerte mientras esperaban a que terminaran las consultas complejas. MotherDuck aborda esta frustración de frente.

Análisis en el navegador

Esta solución aprovecha el diseño ligero y portátil de DuckDB, que le permite ejecutarse directamente en su navegador a través de WebAssembly (Wasm). Piense en Wasm como una tecnología que permite ejecutar software complejo de forma nativa en su navegador: sin plugins, sin descargas, sólo potencia de cálculo donde más la necesita. Con DuckDB ejecutándose en el lado del cliente, puede ejecutar consultas analíticas complejas sin el baile habitual de enviar peticiones a un servidor y esperar las respuestas. El procesamiento de data tiene lugar directamente en su navegador, eliminando la latencia de la red y reduciendo por completo las dependencias de la infraestructura. Puede experimentar esta magia usted mismo probando DuckDB en tu navegador.

Aunque no vamos a profundizar aquí en la implementación técnica, merece la pena señalar que DuckDB-Wasm sobresale. Las investigaciones detalladas en este documento muestra que supera con creces a las soluciones basadas en navegador existentes, como la versión Wasm de SQLite o Lovefield, una base de datos basada en JavaScript. Esta ingeniosa demostración técnica supone un cambio fundamental en la forma de concebir la ubicación de los cálculos analíticos.

MotherDuck Servicios esta arquitectura impulsada por Wasm, como explica Mehdi Ouazza en este artículo. Este enfoque es particularmente potente para el análisis de la capa de oro. Su equipo de data puede trabajar con data limpios y listos para el negocio sin tener que preocuparse por la infraestructura de backend, el procesamiento se realiza localmente para obtener la máxima velocidad y se consiguen algunos de los tiempos de respuesta más rápidos posibles al eliminar por completo la latencia de la red. Además, evitará los elevados costes computacionales que los almacenesdata cloud tradicionales le cobran por cada consulta. Es una propuesta convincente: análisis más rápidos, costes más bajos y una arquitectura más sencilla, todo en uno.

 

Doble ejecución

Otra forma de aprovechar MotherDuck en su capa de oro es a través de su capacidad de ejecución dual, que combina de forma inteligente la potencia de procesamiento local con la escala de cloud . En lugar de obligar a todo el equipo de data a compartir los mismos recursos informáticos, MotherDuck ofrece a cada usuario su propio "patito": una instancia informática individual sin servidor que se adapta a sus necesidades.

La verdadera potencia de la ejecución dual brilla cuando se trabaja con data dispersos en diferentes fuentes. Imagina que necesitas consultar data almacenados en MotherDuck, combinarlos con archivos en S3 y unirlos a un conjunto de datos localizado en tu portátil. Los sistemas tradicionales cloud le obligarían a cargar todo en un solo lugar antes de poder ejecutar consultas entre fuentes. La ejecución híbrida de MotherDuck es más inteligente. Analiza tu consulta, conserva solo los data necesarios de cada fuente y realiza uniones inteligentes entre ubicaciones, ahorrándote tiempo y costes de transferencia de data .

Bajo el capó, el optimizador de MotherDuck descompone tu consulta en un DAG (gráfico acíclico dirigido) de operaciones, calcula el coste de ejecutar cada nodo localmente frente a remotamente y gestiona el movimiento de data automáticamente. Usted sólo tiene que escribir SQL; MotherDuck calcula la estrategia de ejecución óptima. Este enfoque redefine fundamentalmente el análisis cloud . Ya no tenemos que elegir entre la simplicidad local y la escalabilidad cloud , cada una con su propia complejidad en cuanto al intercambio de data y la orquestación del flujo de trabajo. Con MotherDuck, obtendrá lo mejor de ambos mundos: ejecute localmente cuando su máquina pueda hacerlo, escale a la cloud cuando sea necesario y comparta sin esfuerzo en todo momento. Se trata de una solución sin servidor que reduce los costes de computación cloud porque solo se paga por lo que realmente se computa.

Pero aquí es donde se pone interesante: compartir data se hace sin esfuerzo. ¿Recuerdas cómo la naturaleza monousuario de DuckDB hacía que la colaboración fuera dolorosa? Si un analista data datos creaba un análisis asombroso, tenía que exportarlo todo y subirlo a un sistema de almacenamiento compartido sólo para que sus compañeros de equipo pudieran acceder a él. Con MotherDuck, compartir es tan sencillo como pulsar un botón o ejecutar una única línea de código para crear una instantánea sin copias con los controles de acceso adecuados. Sin movimiento de data , sin duplicación de almacenamiento, sólo colaboración instantánea.

Obtenga más información sobre la ejecución de consultas duales/híbridas en la ponencia de MotherDuck de la la Conferencia sobre Investigación en Sistemas de Data Innovadores (CIDR). También puede ver esta charla dbt Coalesce de Jordan Tigani, cofundador y CEO de MotherDuck.

Patos salvajes

Hemos visto cómo MotherDuck elimina una importante sobrecarga de los equipos de data a la vez que ofrece potentes capacidades analíticas para su capa de oro. Pero la teoría no es suficiente. Queríamos poner a MotherDuck a prueba frente a empresas consolidadas en el ámbito de los almacenes dedata cloud . Analizando el Informe sobre la pila deData de 2025 publicado por Metabase, encontramos algo sorprendente: PostgreSQL sigue siendo la opción de base de datos más popular, incluso para cargas de trabajo analíticas, seguida de Snowflake y BigQuery entre las empresas encuestadas. Esto nos dio nuestros objetivos de comparación.

Decidimos comparar MotherDuck con PostgreSQL alojado en Google Cloud y BigQuery, utilizando Apache Superset como nuestra herramienta de BI de elección. Superset tenía sentido por varias razones: es de código abierto, ampliamente adoptado, y tiene compatibilidad nativa con MotherDuck junto con la mayoría de las otras bases de datos importantes. Nuestro entorno de prueba consistió en Apache Superset desplegado en Google Cloud Kubernetes Engine, conectado a tres backends diferentes: BigQuery, PostgreSQL en Cloud SQL y MotherDuck.

Estructuramos nuestras pruebas en dos fases. En primer lugar, ejecutamos el benchmark TPC-H: un benchmark estandarizado de apoyo a la toma de decisiones que nos mostraría el rendimiento de MotherDuck en un entorno controlado y teórico. A continuación, nos acercamos más a la realidad, probando cómo la relación entre Superset y MotherDuck se comparaba con los almacenes de data tradicionales en escenarios de cuadros de mando del mundo real.

Evaluación comparativa TPC-H

TPC-H es el estándar para probar el rendimiento de las bases de datos analíticas. Se trata de una referencia de apoyo a la toma de decisiones diseñada para examinar grandes volúmenes de data, ejecutar consultas complejas y ofrecer respuestas a cuestiones empresariales críticas en distintos sectores. Encontrará la especificación completa en la documentación oficial. El benchmark consta de 22 consultas que simulan cargas de trabajo analíticas del mundo real, desde simples agregaciones hasta complejas uniones de varias tablas.

Ejecutamos cada consulta individualmente a través de SQL Lab de Superset para las tres bases de datos: MotherDuck, BigQuery y PostgreSQL. También probamos las consultas directamente en la GUI de MotherDuck para eliminar la latencia cliente-servidor y porque, francamente, cualquier Compañia que utilice MotherDuck probablemente tendría a sus analistas data datos trabajando en la interfaz inspirada en el cuaderno de MotherDuck en lugar de en el SQL Lab de Superset. Además, la aplicación de MotherDuck puede aprovechar la arquitectura WebAssembly de la que hemos hablado antes, y teníamos curiosidad por ver cómo funcionaría esta ejecución basada en navegador en comparación con los modelos tradicionales de servidor-cliente. Para garantizar la imparcialidad de las pruebas, la caché de Superset se desactivó en todas las pruebas comparativas.

Para esta prueba, utilizamos el factor de escala 10 (SF-10) de TPC-H, que genera un conjunto de datos de 10 GB. Elegimos el factor de escala 10 porque 10 GB representa un tamaño de conjunto de datos realista para las cargas de trabajo analíticas de la mayoría de las empresas, lo suficientemente grande como para revelar diferencias de rendimiento significativas sin requerir una infraestructura a escala empresarial. A continuación se muestra el desglose de data en las tablas clave:

Utilizamos la extensión DuckDB TPC-H para generar los data localmente y, a continuación, los cargamos sin problemas en MotherDuck. El proceso duró solo unos minutos gracias a las capacidades de carga de data de MotherDuck.

Aquí están los resultados de TPC-H SF-10 en segundos. La columna amarilla muestra los resultados de la interfaz de usuario nativa de la aplicación MotherDuck, mientras que las otras columnas representan el rendimiento a través de SQL Lab de Superset (SST):

MotherDuck ofrece sistemáticamente un rendimiento por debajo del segundo en todos los ámbitos: 21 de 22 consultas a través de Superset terminan en menos de un segundoy todas las consultas se completan en menos de un segundo cuando se ejecutan directamente a través de la aplicación de MotherDuck. BigQuery muestra un rendimiento respetable, pero es de media aproximadamente 4 veces más lento que MotherDuck en todo el conjunto de pruebas. PostgreSQL cuenta una historia completamente diferente, con un rendimiento significativamente más lento y claros problemas en agregaciones y uniones complejas. Esto era previsible, ya que PostgreSQL está diseñado fundamentalmente para cargas de trabajo OLTP en lugar de procesamiento analítico, pero lo incluimos en nuestra comparación porque sigue siendo ampliamente utilizado por las empresas para tareas analíticas. Cabe señalar que PostgreSQL podría lograr un rendimiento mucho mejor con técnicas de optimización adecuadas como la indexación, el particionado o las vistas materializadas, pero incluso así, seguiría luchando contra su arquitectura basada en filas. La brecha de rendimiento pone de manifiesto exactamente por qué existen los sistemas OLAP diseñados a medida como MotherDuck: cuando se ejecutan consultas analíticas complejas en conjuntos de datos sustanciales, la arquitectura importa enormemente.

Aunque la TPC-H muestra el rendimiento bruto de las consultas, la verdadera prueba es cómo se traduce esto en la experiencia real del usuario en las herramientas de inteligencia empresarial.

Rendimiento del cuadro de mandos

Vimos que el rendimiento era excelente para los analistas de data que trabajaban con SQL en su almacén de data , pero queríamos comprobar si esta mejora se trasladaría a los cuadros de mando, donde las partes interesadas de la empresa interactúan realmente con los data. Después de todo, las consultas SQL ultrarrápidas no importan mucho si los cuadros de mando tardan una eternidad en cargarse.

Para comprobarlo, utilizamos un conjunto de datos realistas de comercio electrónico de Kaggle que contiene 67,5 millones de filas en 9 GB de data, el tipo de escala con el que trabajan muchas empresas para sus análisis mensuales de clientes. A partir de esta única tabla, creamos un cuadro de mando completo que pondría a prueba la capacidad de cada sistema para gestionar cargas de trabajo de inteligencia empresarial del mundo real:

He probado el panel de control exhaustivamente en varias ejecuciones, aplicando varios filtros, midiendo los tiempos de carga, desactivando la caché y controlando los tiempos de respuesta a través de las herramientas de desarrollo de mi navegador. Después de varios ciclos de pruebas para garantizar resultados coherentes, aquí están las métricas de rendimiento del panel en segundos:

Nuestras pruebas de carga de cuadros de mando revelan las implicaciones prácticas del rendimiento de la base de datos en la experiencia del usuario. MotherDuck ofrece una capacidad de respuesta excepcional en los cuadros de mando, con un tiempo medio de carga de sólo 3,35 segundos, lo que permite una analítica realmente interactiva en la que los usuarios pueden explorar data con fluidez y sin fricciones. En cambio, BigQuery necesita 8,55 segundos para cargar el mismo cuadro de mando. Sigue siendo aceptable para la elaboración de informes planificados, pero crea retrasos notables que pueden desalentar el análisis exploratorio. El tiempo de carga de 216 segundos de PostgreSQL (>3 minutos) lo hace completamente impracticable para el uso de cuadros de mando. Esta ventaja de rendimiento que representa MotherDuck puede transformar fundamentalmente la forma en que los usuarios empresariales interactúan con data. Cuando los cuadros de mando se cargan en segundos en lugar de minutos, la adopción por parte de los usuarios se dispara, los analistas pueden iterar rápidamente sobre las perspectivas y el análisis se convierte en una ventaja competitiva en lugar de un cuello de botella.

Comparación de precios

MotherDuck combina almacenamiento con pago por uso optimizado para el análisis interactivo. Al escalarse en una sola máquina en lugar de distribuirse en un clúster, evita los gastos generales que acaban pagando los usuarios. Una sesión de docenas de consultas puede costar entre 0,05 y 0,10 dólares, mientras que un equipo que ejecute miles de consultas al mes puede gastar entre 20 y 40 dólares. En cambio, las bases de datos siempre activas pueden costar entre 300 y 500 dólares al mes sólo por mantenerse activas, y los almacenes cloud nube suelen cobrar entre 5 y 10 dólares por TB escaneado. Gracias a su diseño escalable, MotherDuck mantiene unos precios sencillos, predecibles y rentables.

MotherDuck puede parecer inicialmente más caro debido a su cuota de organización y a un modelo de precios de computación diferente. Sin embargo, ambos sistemas utilizan modelos de precios que favorecen diferentes patrones de uso: BigQuery destaca en el procesamiento de grandes lotes, mientras que MotherDuck está optimizado para el análisis interactivo. En nuestra comparativa TPC-H, ejecutar 22 consultas en SF-10 costó 0,03 dólares a MotherDuck frente a los 0,60-1,00 dólares de BigQuery. Si tenemos en cuenta los gastos generales de infraestructura (nuestra configuración de PostgreSQL requería 14 €/día solo para mantenerse en línea), el enfoque sin servidor de MotherDuck suele ofrecer un coste total de propiedad superior para cargas de trabajo analíticas interactivas.

A escala empresarial, la rentabilidad cambia en función de los patrones de uso. BigQuery resulta más rentable para el procesamiento por lotes de gran volumen, mientras que MotherDuck mantiene su ventaja para el análisis interactivo y los flujos de trabajo exploratorios. La idea clave: elija su modelo de precios en función de cómo trabaje realmente su equipo con data, no solo de los costes brutos por unidad.

Nota: Todos los ejemplos de precios se basan en la región europa-oeste4 y deben considerarse ilustrativos y no exactos, ya que los costes reales dependen en gran medida de los patrones de uso específicos y de las características de data .

Conclusión

MotherDuck representa un cambio fundamental en la forma en que pensamos sobre las bases de datos analíticas, que desafía la suposición de que se necesitan sistemas complejos y distribuidos para manejar cargas de trabajo de data serias. Al tomar la filosofía integrada de DuckDB y extenderla a la cloud, MotherDuck ofrece las capacidades de colaboración que requieren los equipos de data modernos, manteniendo el rendimiento bruto que hace que DuckDB sea excepcional.

Los resultados de nuestras pruebas comparativas son convincentes: MotherDuck superó sistemáticamente a BigQuery y PostgreSQL por márgenes significativos, ofreciendo un rendimiento de consulta de menos de un segundo en conjuntos de datos de 10 GB y tiempos de carga de cuadros de mando que permiten una analítica verdaderamente interactiva. La ventaja de rendimiento sobre BigQuery y la gran ventaja sobre PostgreSQL en escenarios de cuadros de mando no se trata solo de consultas más rápidas, sino de transformar la analítica en una experiencia más interactiva y exploratoria que fomente data toma de decisiones data.

Y lo que es más importante, MotherDuck consigue este rendimiento reduciendo drásticamente la complejidad y los costes de la infraestructura. Mientras que las configuraciones tradicionales cloud requieren una infraestructura siempre activa que cuesta cientos de dólares al mes, el modelo sin servidor de MotherDuck cobra solo por el uso real, lo que a menudo reduce los costes. Los precios de pago por ordenador se ajustan perfectamente a la forma en que trabajan los analistas: ejecutando múltiples consultas en sesiones de exploración en lugar de solicitudes aisladas y poco frecuentes.

Las implicaciones van más allá del rendimiento y el coste. El modelo de ejecución dual de MotherDuck y las capacidades analíticas basadas en el navegador sugieren un futuro en el que la frontera entre la computación local y la computación cloud es cada vez más fluida. En lugar de obligar a los equipos a elegir entre la simplicidad local y la escalabilidad cloud , MotherDuck Servicios ambos, dirigiendo de forma inteligente la computación hacia donde tenga más sentido.

Lo que realmente me impresionó durante las pruebas fue la sencillez de uso y configuración de MotherDuck. El modelo de ejecución dual me permitió consultar data tanto localmente como en cloud forma simultánea, mientras que la configuración de la conexión entre Superset y MotherDuck fue notablemente sencilla.

Para las organizaciones que buscan modernizar sus capacidades analíticas empezando por la capa de oro, MotherDuck Servicios ofrece una propuesta muy atractiva: rendimiento de nivel empresarial, flujos de trabajo colaborativos y rentabilidad, todo ello sin la sobrecarga operativa de la infraestructura tradicional de almacén de data . En un mundo en el que las decisiones data determinan cada vez más la ventaja competitiva, la capacidad de explorar data de forma interactiva a velocidades inferiores al segundo no es sólo un "nice-to-have", sino que se está convirtiendo en algo esencial.

¿Listo para experimentar la actuación de MotherDuck? Puede empezar con una prueba gratuita de 21 días o con su plan gratuito de 10 GB para probarlo con sus propios conjuntos de datos y cargas de trabajo. Si necesita orientación sobre si MotherDuck se adapta a su pila de data específica o necesita ayuda con la implementación, póngase en contacto con nuestro equipo de Artefactestaremos encantados de evaluar sus necesidades analíticas y ayudarle en la transición hacia una infraestructura analítica más eficiente y rentable.